Digitalizarea cultivării, recoltării și procesării procesării fructelor de mare trebuie implementată în mod consecvent de-a lungul întregului lanț de aprovizionare, și nu doar de acvacultură, pentru a evita riscurile de creștere neregulată și de eficiență redusă, potrivit experților din industrie citați de FoodNavigator.

Diferență semnificativă

Potrivit companiei specializate în digitalizarea sectorului fructelor de mare ThisFish, în prezent, vârsta medie a tehnologiilor digitale utilizate în procesatorii și distribuitorii de fructe de mare este estimată la 26 de ani.

Aceasta se compară cu o medie de opt ani în sectorul acvaculturii, care a fost mai abil în adoptarea unor tehnologii mai noi, cum ar fi inteligența artificială.

„Există o diferență foarte semnificativă în rata schimbărilor tehnologice, precum și în tipurile de tehnologii care sunt adoptate pentru a îmbunătăți eficiența de-a lungul lanțului de aprovizionare cu fructe de mare, ceea ce are impact asupra eficienței generale”, a declarat CEO-ul ThisFish, Enno Tamm. conferinta .

„Situația procesatorilor de fructe de mare este că aceștia tind să funcționeze într-o manieră mai tradițională, în special pe piețe precum Asia și, de asemenea, tind să existe o mulțime de probleme legate de moștenire de care trebuie să le rezolvi atunci când vine vorba de astfel de schimbări.

O rată mare de inovare

„Firmele de acvacultură, pe de altă parte, sunt în mare parte mai tinere și mult mai rapide în a adopta noi tehnologii, cum ar fi AI, și, ca urmare, rata de inovare este mult mai mare, de aproximativ de două ori mai rapidă decât alte segmente din industria fructelor de mare.”

O bună proporție de 62% dintre companiile de software pentru fructe de mare lansate în ultimii 10 ani au fost vizate de acvacultură, majoritatea acestora (65%) fiind firme axate pe IA.

„[Acest lucru ar putea fi legat de faptul că] investițiile sunt mult mai active în acvacultură – vorbim de un număr de 589 de milioane de dolari SUA care au intrat în acvacultură, comparativ cu doar 19 milioane de dolari SUA în pescuitul obișnuit în ultimii câțiva ani, " el a adăugat.

„Potrivit Crunchbase, dintre primele 10 strângeri de capital pentru fructe de mare în 2022, în valoare totală de 944 milioane USD, 86% din acestea au fost direcționate către firme de acvacultură, cum ar fi eFishery, Aruna și Aquaconnect din Indonezia, Captain Fresh din India și Umitron din Singapore – toate celelalte (pescuitul, procesatorii de fructe de mare, tehnologia de trasabilitate, controlul calității etc.) au luat împreună doar 14% din acest total.”

Mare nevoie de retehnologizare

Ironia aici este că industria fructelor de mare este văzută ca unul dintre sectoarele care au cea mai mare nevoie de intervenție în tehnologia AI pentru a deveni mai pregătită pentru viitor datorită complexității sale absolute.

„Fructele de mare au multe, multe variabile datorită naturii lanțului de aprovizionare, cu unele dintre cele mai complexe probleme care trebuie rezolvate”, a spus el.

„Toate aceste puncte de date și variabile trebuie luate în considerare pentru a prezice rezultatele și pentru a îmbunătăți eficiența, iar AI a devenit crucială pentru analizarea acestora în timp util și pentru rezolvarea problemelor cu care se confruntă fructele de mare în întreaga rețea a lanțului de aprovizionare.

„Acestea pot include predicția randamentului, predicția greutății scurgerii, predicția costurilor, predicția mortalității și multe altele - dar adoptarea tehnologiei nefiind deloc consecventă în industrie [poate complica] îmbunătățirea generală a lanțului de aprovizionare.”

Calitate în fiecare etapă

Unul dintre domeniile care s-a dezvoltat cel mai mult în dezvoltarea IA a fructelor de mare a fost controlul calității, un domeniu crucial din cauza preocupărilor legate de siguranța alimentară și reputația mărcii.

„Această zonă a IA se numește Inspecție vizuală automată și se aplică tuturor tipurilor de produse, inclusiv articolelor crude (de exemplu, somon întreg crud), semifabricate (de exemplu, file de somon) și produse finite (de exemplu, felii de sashimi de somon)”, a spus Tamm.

„Peștele crud necesită controlul calității în ceea ce privește domenii precum măsurarea mărimii, identificarea speciilor și clasificarea calității; produsele semifabricate au nevoie de clasificare a culorilor, detectarea defectelor, măsurători de mărime și cantitate și multe altele; întrucât produsele finite trebuie verificate pentru cantitate sau defecte, conformitatea etichetării și așa mai departe.

„Toate acestea sunt domenii în care AI intră în joc, sporind eficiența prin automatizarea acestor verificări și, în mod important, efectuând acest QC pentru toate produsele produse de firma de fructe de mare, în loc doar de eșantionare aleatorie.

Asta înseamnă că, de exemplu, toate fileurile de somon pot fi acum supuse unor verificări atât de stricte, spre deosebire de doar unele dintre ele, și atât de multe plângeri potențiale ale consumatorilor ar putea fi evitate.” (Foto: Freepik)